对于在linux中部署yolov5环境后,我在该环境运行train.py,怎么解决如下报错情况
在hat.yaml中配置的路径也没有问题
对于在linux中部署yolov5环境后,我在该环境运行train.py,怎么解决如下报错情况
在hat.yaml中配置的路径也没有问题
epochs:指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次,默认300,作者建议不少于300
batch-size:一次看完多少张图片才进行权重更新,默认16,更具显卡性能来
cfg:存储模型结构的配置文件
data:存储训练、测试数据的文件
img-size:输入图片宽高
rect:进行矩形训练
resume:恢复最近保存的模型开始训练
nosave:仅保存最终checkpoint
notest:仅测试最后的epoch
evolve:进化超参数
bucket:gsutil bucket
cache-images:缓存图像以加快训练速度
weights:权重文件路径
name: 重命名results.txt to results_name.txt
device:cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
adam:使用adam优化
multi-scale:多尺度训练,img-size +/- 50%
single-cls:单类别的训练集
针对出现的yolov5模型报错,可以尝试以下解决方法:
检查配置文件中的路径是否正确。可以打印出路径进行确认。
检查训练数据集的格式是否正确。可以尝试使用相关工具查看训练数据集的格式,如LabelImg等。
尝试重新安装yolov5环境。可以使用pip卸载yolov5环境,然后重新安装。安装过程可以参考yolov5官网的安装说明。
在代码中加入try/except捕捉异常,并打印出具体的错误信息。可以使用以下代码:
try:
# train code here
except Exception as e:
print(e)
尝试使用其他版本的yolov5代码。可以到yolov5官网进行下载,并根据需要进行修改。
尝试调整yolov5模型的参数,如学习率、迭代次数等。可以根据实际情况进行调整,尝试寻找一个较优的模型。
最后,如果以上方法均未解决问题,也可以尝试寻求yolov5社区的帮助,如在Github上提交issue等。